2025年12月18日，國產算力領軍企業海光資訊在光合組織2025人工智慧創新大會上重磅釋出“雙芯戰略”，以海光CPU+海光DCU為核心硬體底座，同步推出自研HSL系統互聯匯流排協議與全棧式開放AI軟體體系，透過“硬體互聯標準化+軟體生態開放化”兩大核心抓手，徹底解決長期困擾國產AI算力產業的“晶片互聯難、生態適配貴、協同效率低”三大痛點，為國產AI算力從“單點突破”邁向“系統級協同”提供關鍵技術支撐，加速構建自主可控、高效協同的“中國版CUDA”生態，助力千行百業智慧化轉型駛入快車道。
一、戰略核心：CPU+DCU雙芯協同，直擊國產算力產業發展瓶頸
海光“雙芯戰略”的本質，是依託海光資訊在高效能CPU與AI加速DCU領域的雙技術積澱，構建“通用計算+AI加速”的異構協同計算架構，同時透過自研匯流排協議與開放軟體棧，破解制約國產算力規模化落地的兩大行業核心難題：一是不同廠商、不同架構的異構晶片之間互聯效率低下，資料傳輸存在明顯壁壘，導致系統整體算力利用率難以提升；二是國產AI軟體生態呈現碎片化狀態，開發者需要針對不同晶片架構重複開發適配，研發成本高、週期長，嚴重製約了國產算力的商業化推廣。
作為國內少數同時具備高效能CPU與DCU自主研發能力的企業，海光資訊憑藉多年技術深耕，打造出“C86系列CPU+GPGPU系列DCU”的產品矩陣，其核心優勢在於高度相容x86架構與主流AI深度學習框架，可無縫承接現有應用生態，大幅降低政府、金融、電信、能源、製造等關鍵行業的國產化替代成本。在實際應用場景中，雙芯協同架構展現出強大的算力排程能力：海光CPU承擔任務排程、資料預處理、系統資源管理等通用計算工作，確保整個系統的穩定執行；海光DCU則專注於矩陣運算、張量計算、神經網路訓練與推理等AI核心負載，將算力聚焦於高複雜度的平行計算任務。這種分工明確、協同高效的架構設計，將系統整體算力利用率提升至90%以上，顯著優於傳統“CPU+第三方加速卡”的鬆散組合模式。
以千億引數大模型訓練場景為例，傳統算力架構中，CPU與加速卡之間的資料傳輸需要經過多層協議轉換，存在明顯的時延與頻寬損耗，導致算力利用率往往不足60%；而海光雙芯協同架構透過深度最佳化的硬體介面與軟體排程演算法，實現了資料在CPU與DCU之間的高速流轉，配合自研HSL匯流排協議，進一步降低了資料傳輸的時延，讓大模型訓練效率提升30%以上，同時有效縮短了模型迭代週期，為AI企業節省了大量的算力成本與時間成本。在工業質檢、金融風控等實時性要求較高的場景中，雙芯協同架構同樣表現亮眼，可在毫秒級完成資料處理與智慧決策，滿足行業對算力的極致需求。
二、HSL匯流排協議：國產算力的“統一互聯介面”，實現晶片“緊耦合”協同
HSL（Hygon System Link）是海光資訊專為異構計算場景研發的系統互聯匯流排協議年9月首次對外披露技術細節，12月18日正式釋出HSL 1.0完整規範，包含從底層物理層到上層應用層的完整協議棧、IP核參考設計與指令集架構，為國產算力產業提供了標準化的互聯底座，徹底改變了以往異構晶片“各自為戰”的混亂格局。
1. 三大核心技術優勢，重構異構晶片互聯效率
HSL匯流排協議的研發目標，是打造一款適配國產算力需求、效能比肩國際先進水平的互聯標準，其核心優勢體現在三個方面：
- 效能躍升，突破頻寬時延瓶頸：相較於目前主流的PCIe 5.0介面，HSL匯流排的雙向頻寬提升4倍，單鏈路頻寬可達2TB/s，足以滿足萬億引數大模型訓練過程中海量資料的高速傳輸需求；同時，透過最佳化協議棧設計，減少資料傳輸過程中的冗餘校驗與轉發步驟，端到端時延降低60%，達到微秒級傳輸水平。此外，HSL匯流排原生支援Chiplet（芯粒）技術與先進封裝工藝，可將多個不同功能的晶片裸片整合在同一封裝內，實現晶片間的超近距離互聯，進一步提升系統整合度與算力密度，為下一代高效能算力叢集的建設奠定基礎。
- 緊耦合協同，提升系統整體效率：HSL匯流排協議實現了海光CPU與國產DCU、GPU、FPGA等多元AI晶片的無縫互聯，資料在不同晶片之間的傳輸無需額外的協議轉換晶片與驅動程式，直接透過原生介面完成互動，這種“緊耦合”協同模式，讓異構計算系統的整體執行效率提升30%以上。在分散式算力叢集場景中，HSL匯流排支援多節點之間的高速互聯，可構建起規模龐大的算力網路，滿足超大規模AI模型訓練與科學計算的需求。
- 開放相容，降低產業適配門檻：HSL匯流排協議並非封閉的技術標準，而是充分相容PCIe、CXL等國際主流互聯介面，同時提供完整的IP核與硬體參考設計，外設廠商、OEM整機廠商與系統整合商可快速完成產品適配，無需投入大量資源進行底層技術研發，產品開發週期縮短50%。這種開放相容的設計理念，打破了技術壁壘，吸引了更多產業鏈夥伴加入生態建設，加速了國產算力互聯標準的規模化推廣。
2. 三步走開放路線圖，共建國產算力硬體生態
海光資訊為HSL匯流排協議制定了清晰的開放路線圖，分階段推動協議標準化與生態化建設，目標是打造成為國產算力產業的統一互聯標準：
- 短期目標（1年內）：開放HSL匯流排的基礎互聯協議與IP核授權，支援寒武紀、壁仞科技、沐曦積體電路等主流國產AI晶片廠商的產品與海光CPU直連，降低異構算力叢集的整合門檻；同時聯合光合組織成員單位，開展相容性測試與認證工作，釋出首批相容HSL協議的硬體產品名錄。
- 中期目標（2-3年）：逐步開放HSL匯流排的底層介面與Chiplet互聯規範，推動多廠商晶片的模組化組合，支援不同功能的芯粒透過HSL匯流排實現異構整合，打造“算力積木”式的硬體開發模式；此外，構建超節點算力叢集的技術標準，支援數千顆晶片的協同計算，滿足國家重大科研專案與超大規模AI應用的算力需求。
- 長期目標（3年後）：推動HSL匯流排協議成為行業公認的國產算力互聯標準，聯合政府、科研機構與產業鏈上下游企業，共建開放共享的硬體生態平臺，打破國外技術壟斷，實現國產算力硬體的自主可控與協同發展。
3. 典型場景落地：賦能大模型訓練與行業算力叢集建設
HSL匯流排協議的技術優勢，在實際應用場景中得到了充分驗證。在千億至萬億引數大模型訓練場景中，基於HSL匯流排協議構建的32路CPU+64路DCU超節點算力叢集，實現了節點間資料的微秒級傳輸，模型訓練的迭代效率提升25%，同時支援故障節點的快速檢測與切換，確保訓練過程不中斷，大幅降低了大模型訓練的風險。在製造業的智慧工廠場景中，HSL匯流排協議讓AI加速卡與CPU協同處理生產線的高畫質影象資料流，實時完成產品缺陷檢測，檢測效率提升40%，誤檢率降低15%，助力製造企業實現高質量、高效率的生產。在金融行業的高頻交易場景中，HSL匯流排的低時延特性，讓算力系統能夠在極短時間內完成市場資料的分析與交易決策，為金融機構贏得市場先機。
三、開放軟體棧：打造“中國版CUDA”，讓國產AI開發“降本增效”
硬體的強大離不開軟體生態的支撐，海光資訊在釋出“雙芯戰略”的同時，同步推出了DTK、DAS、DAP三層全棧式開放軟體棧，覆蓋從底層異構程式設計到上層行業應用的全鏈路，構建起開放統一的國產AI軟體生態，解決了“開發難、遷移貴、適配慢”的行業痛點，目標是打造比肩NVIDIA CUDA的“中國版CUDA”，為開發者提供高效、便捷的開發工具與環境。
1. DTK異構計算平臺：跨晶片程式設計的“統一工具箱”
DTK（Hygon DCU Toolkit）是海光資訊推出的底層異構計算開發平臺，其核心亮點是openHygon統一程式設計工具包與HygonTK統一對映介面，旨在讓開發者透過一套程式碼，即可適配海光雙芯架構與其他主流國產晶片，無需進行重複開發與除錯。
DTK平臺全面相容TensorFlow、PyTorch、MindSpore等主流深度學習框架，支援FP32、FP16、BF16、INT8等全精度計算模式，可覆蓋大模型訓練、端側推理、科學計算等全場景需求。平臺內建的編譯器最佳化技術與運算元融合演算法，能夠自動識別程式碼中的效能瓶頸，對計算任務進行智慧排程與最佳化，將海光DCU的算力利用率提升至92%，超越行業平均水平。此外，DTK平臺還提供了完善的效能分析工具與除錯環境，開發者可實時監控算力資源的使用情況，快速定位程式碼中的問題，開發效率提升**60%**以上。
2. DAS基礎軟體系統：AI應用開發的“高效加速器”
DAS（Hygon AI Software）是海光資訊打造的中層基礎軟體系統，整合了2000+經過深度最佳化的AI運算元，支援100+主流AI開發工具，為應用開發者提供了豐富的底層功能模組，大幅降低了AI應用的開發難度。
DAS軟體系統的運算元庫覆蓋了CNN、Transformer、RNN等主流神經網路模型，支援動態圖與靜態圖混合程式設計模式，能夠完美適配MoE（混合專家模型）、CoT（思維鏈）等新一代大模型架構。透過編譯器的自動最佳化技術，DAS系統可根據硬體特性，對運算元進行重新編排與融合，讓模型的推理速度提升30%，訓練吞吐量提升25%。更重要的是，DAS系統相容類CUDA程式設計介面，開發者無需學習全新的程式設計語法，只需對原有CUDA程式碼進行少量修改，即可在海光DCU上高效執行，遷移成本降低80%，極大地提升了開發者的積極性與參與度。
3. DAP應用平臺：垂直場景的“快速賦能引擎”
DAP（ Platform）是海光資訊面向行業使用者推出的上層應用使能平臺，內建了知識庫引擎、智慧體編排模組與行業解決方案模板，搭配OpenDAS開源套件，旨在加速AI方案在垂直行業的落地應用，將開發週期從“月級”縮短至“周級”。
DAP平臺提供了金融風控、醫療影像診斷、工業質檢、智慧城市等20+行業的預製模板，使用者只需匯入業務資料，透過簡單的視覺化配置，即可快速搭建專屬的AI應用。例如，在金融行業，使用者可透過DAP平臺快速構建信貸風控模型，自動分析客戶的信用資料，識別潛在的違約風險；在醫療行業，DAP平臺提供的醫療影像分析模板，可輔助醫生快速檢測病灶，提升診斷效率與準確率。此外，DAP平臺還開放了豐富的API介面，可與企業現有ERP、CRM、MES等業務系統快速整合，實現AI技術與業務流程的深度融合，讓AI從“實驗室”走向“生產線”。
四、生態共建：從“單打獨鬥”到“協同共生”，賦能千行百業智慧化轉型
海光資訊“雙芯戰略”的核心願景，並非打造封閉的技術壁壘，而是透過開放共享的生態模式，聯合產業鏈上下游夥伴，共建自主可控的國產算力生態。目前，海光資訊已與光合組織的6000+合作伙伴建立了深度合作關係，從硬體適配、軟體開發到行業應用，形成了完整的產業協同鏈條。
在硬體層面，海光資訊與寒武紀、壁仞科技、沐曦積體電路等國產AI晶片廠商達成合作，透過HSL匯流排協議實現了CPU與加速卡的“緊耦合”協同，已完成10+款國產晶片的相容性測試，適配週期較傳統模式縮短50%；在軟體層面，海光資訊聯合麒麟軟體、統信軟體等作業系統廠商，達夢資料庫、人大金倉等資料庫廠商，共同最佳化雙芯平臺的相容性與穩定性，確保各類軟體能夠在海光算力平臺上穩定執行；在行業落地層面，海光資訊已與多家金融機構、製造企業、電信運營商達成合作，推動雙芯戰略在實際業務場景的規模化應用。例如，某國有銀行基於海光雙芯平臺搭建的風控模型，訓練效率提升35%，部署成本降低20%；某汽車製造企業透過海光算力平臺實現了生產線的智慧質檢，產品不良率降低25%，生產效率提升18%。
五、戰略價值與未來展望：夯實國產算力底座，加速AI自主可控程序
海光資訊“雙芯戰略”的釋出，標誌著國產算力產業從“單點突破”進入“系統級協同”的全新發展階段，其核心價值體現在三個方面：一是技術自主可控，HSL匯流排協議與開放軟體棧的推出，打破了國外在算力互聯與軟體生態領域的技術壟斷，構建起國產算力“自主互聯+自主開發”的完整體系，保障了國家關鍵資訊基礎設施的安全；二是產業降本增效，統一的硬體互聯標準與軟體開發平臺，降低了異構算力整合與AI應用開發的成本，加速了國產AI晶片的規模化應用，推動AI算力向“普惠化”方向發展；三是生態協同創新，透過開放共享的合作模式，吸引了全產業鏈參與生態建設，形成了“CPU+DCU+生態”的良性迴圈，為國產算力產業的持續發展注入了強勁動力。
面向未來，海光資訊表示將持續加大研發投入，迭代升級HSL匯流排協議，開放更多底層技術介面，完善軟體棧的功能與效能，目標在“十五五”期間實現“千芯互聯、萬應用適配”的生態目標，讓國產AI算力真正“好用、易用、耐用”。隨著海光“雙芯戰略”的深入推進，國產算力產業將迎來全新的發展機遇，為數字中國建設與人工智慧產業的高質量發展提供堅實的算力支撐。